Báo cáo sâu DWF: AI vượt qua con người trong tối ưu hóa lợi nhuận DeFi, nhưng các giao dịch phức tạp vẫn chậm hơn gấp 5 lần

Original title: Will Agents take over DeFi?

Original source: DWF Ventures

Original compilation: Deep潮 TechFlow

Các điểm chính

Tự động hóa và hoạt động agent hiện chiếm khoảng 19% tổng hoạt động trên chuỗi, nhưng sự tự chủ hoàn toàn từ đầu đến cuối vẫn chưa được thực hiện.

Trong các trường hợp sử dụng hẹp, rõ ràng như tối ưu hóa lợi nhuận, agent đã thể hiện hiệu suất vượt trội so với con người và bot. Nhưng đối với các hành động đa dạng như giao dịch, con người vẫn vượt trội hơn agent.

Giữa các agent, việc lựa chọn mô hình và quản lý rủi ro ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất giao dịch.

Khi agent được áp dụng quy mô lớn, tồn tại nhiều rủi ro về niềm tin và thực thi, bao gồm tấn công phù thủy, chiến lược chen chúc và cân nhắc quyền riêng tư.

Hoạt động của Agent tiếp tục tăng trưởng

Trong năm qua, hoạt động của agent đã tăng đều đặn, khối lượng và số lượng giao dịch đều tăng. Chúng tôi nhận thấy giao thức x402 của Coinbase dẫn đầu sự phát triển lớn, cùng với các đối tác như Visa, Stripe và Google cũng tham gia và giới thiệu tiêu chuẩn riêng của họ. Hiện tại, phần lớn hạ tầng đang xây dựng nhằm phục vụ hai loại kịch bản: kênh liên agent hoặc gọi agent do con người kích hoạt.

Mặc dù giao dịch stablecoin đã được hỗ trợ rộng rãi, hạ tầng hiện tại vẫn dựa vào cổng thanh toán truyền thống làm nền tảng, điều này có nghĩa là vẫn phụ thuộc vào đối tác trung tâm. Do đó, trạng thái “hoàn toàn tự chủ” của agent, có thể tự tài trợ, tự thực thi và liên tục tối ưu dựa trên điều kiện thay đổi, vẫn chưa đạt được.

Agent không hoàn toàn xa lạ với DeFi. Trong nhiều năm, các giao thức trên chuỗi đã tồn tại tự động hóa qua bot, nhằm khai thác MEV hoặc thu lợi nhuận vượt quá khả năng thực hiện bằng mã code. Các hệ thống này hoạt động rất tốt trong các tham số rõ ràng, không thay đổi thường xuyên hoặc không cần giám sát thêm.

Tuy nhiên, thị trường đã trở nên phức tạp hơn theo thời gian. Đây là lý do chúng ta thấy thế hệ agent mới xuất hiện, và trong vài tháng qua, chuỗi đã trở thành nơi thử nghiệm cho các hoạt động như vậy.

Hiệu suất thực tế của Agent

Theo báo cáo, hoạt động của agent tăng theo cấp số nhân, kể từ năm 2025 đã khởi tạo hơn 17.000 agent. Tổng hoạt động tự động/hóa của agent ước tính chiếm hơn 19% tất cả hoạt động trên chuỗi. Điều này không gây ngạc nhiên, vì ước tính hơn 76% lượng chuyển khoản stablecoin do bot tạo ra. Điều này cho thấy tiềm năng tăng trưởng lớn của hoạt động agent trong DeFi.

Sự tự chủ của agent có phạm vi rộng, từ trải nghiệm chatbot cần giám sát cao của con người, đến các agent có thể điều chỉnh chiến lược dựa trên mục tiêu đầu vào phù hợp với điều kiện thị trường. So với bot, agent có một số lợi thế then chốt, bao gồm khả năng phản ứng và thực thi thông tin mới trong vòng mili giây, cũng như mở rộng phạm vi bao phủ tới hàng nghìn thị trường trong khi duy trì độ chính xác cao.

Hiện tại, phần lớn agent vẫn ở mức phân tích viên hoặc phụ trợ, vì chúng chủ yếu vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Tối ưu hóa lợi nhuận: Hiệu suất vượt trội của Agent

Lĩnh vực cung cấp thanh khoản là nơi tự động hóa đã diễn ra thường xuyên, tổng TVL của agent vượt quá 39 triệu USD. Con số này chủ yếu đo lường tài sản người dùng gửi trực tiếp vào agent, không bao gồm vốn phân phối qua vaults.

Giza Tech là một trong những giao thức lớn nhất trong lĩnh vực này, cuối năm ngoái ra mắt ứng dụng agent đầu tiên ARMA, nhằm tăng cường khả năng khai thác lợi nhuận của các giao thức DeFi chính. Nó đã thu hút hơn 19 triệu USD tài sản quản lý và tạo ra hơn 4 tỷ USD khối lượng giao dịch của agent.

Tỷ lệ cao giữa khối lượng giao dịch và tổng tài sản quản lý cho thấy, agent thường xuyên cân bằng lại vốn, từ đó có thể đạt được lợi nhuận cao hơn. Khi vốn đã gửi vào hợp đồng, việc thực thi tự động, mang lại trải nghiệm một chạm cho người dùng, gần như không cần giám sát.

ARMA thể hiện hiệu suất xuất sắc, mang lại hơn 9.75% lợi nhuận hàng năm trên USDC. Ngay cả khi tính phí tái cân bằng bổ sung và phí thành tích 10% của agent, lợi nhuận vẫn vượt xa các khoản vay thông thường trên Aave hoặc Morpho. Tuy nhiên, khả năng mở rộng vẫn là một vấn đề then chốt, vì các agent này vẫn chưa được thử nghiệm thực chiến để quản lý hoặc mở rộng quy mô đến các giao thức DeFi chính.

Giao dịch: Con người dẫn đầu rõ rệt

Tuy nhiên, đối với các hành động phức tạp hơn như giao dịch, kết quả đa dạng hơn nhiều. Các mô hình giao dịch hiện tại dựa trên đầu vào do con người định nghĩa, và cung cấp kết quả dựa trên các quy tắc đã định sẵn. Machine learning mở rộng khả năng này bằng cách cho phép mô hình cập nhật hành vi dựa trên thông tin mới mà không cần lập trình lại rõ ràng, đẩy vai trò của chúng lên phụ trợ. Khi agent hoàn toàn tự chủ tham gia, cục diện giao dịch sẽ thay đổi lớn.

Đã tổ chức một số cuộc thi giữa các agent và giữa con người với agent, kết quả cho thấy sự khác biệt lớn giữa các mô hình. Trade XYZ đã tổ chức cuộc thi giao dịch cổ phiếu niêm yết của họ giữa con người và agent. Mỗi tài khoản có 10.000 USD ban đầu, không hạn chế đòn bẩy hay tần suất giao dịch. Kết quả nghiêng hẳn về con người, hiệu suất của con người hàng đầu cao hơn hơn 5 lần so với agent hàng đầu.

Trong khi đó, Nof1 tổ chức cuộc thi giữa các mô hình agent (Grok-4, GPT-5, Deepseek, Kimi, Qwen3, Claude, Gemini), thử nghiệm các cấu hình rủi ro khác nhau từ bảo toàn vốn đến đòn bẩy tối đa. Các yếu tố giúp giải thích sự khác biệt về thành tích gồm:

Thời gian giữ vị thế: Có mối tương quan mạnh, các mô hình giữ trung bình 2-3 giờ mỗi vị thế vượt trội rõ rệt so với các mô hình giao dịch liên tục.

Kỳ vọng lợi nhuận: Đánh giá xem trung bình mỗi giao dịch của mô hình có sinh lời hay không. Thú vị là chỉ có 3 mô hình trong top có kỳ vọng lợi nhuận dương, tức là phần lớn các mô hình thua lỗ nhiều hơn lãi trong các giao dịch.

Đòn bẩy: Các mô hình sử dụng đòn bẩy thấp trung bình 6-8 lần cho thấy hiệu quả tốt hơn so với các mô hình dùng đòn bẩy trên 10 lần, vì đòn bẩy cao làm tăng tốc độ mất vốn.

Chiến lược gợi ý: Monk Mode là mô hình thể hiện tốt nhất cho đến nay, trong khi Situational Awareness thể hiện kém nhất. Dựa trên đặc điểm mô hình, nó cho thấy tập trung vào quản lý rủi ro và ít dựa vào nguồn bên ngoài sẽ mang lại hiệu quả tốt hơn.

Mô hình nền: Grok 4.20 thể hiện rõ rệt vượt trội hơn các mô hình khác hơn 22%, và là mô hình duy nhất có lợi nhuận trung bình.

Các yếu tố khác như sở thích mua bán, quy mô giao dịch và điểm tin cậy chưa đủ dữ liệu hoặc chưa chứng minh có mối liên hệ tích cực rõ ràng với hiệu suất mô hình. Tổng thể, kết quả cho thấy agent hoạt động tốt hơn trong các giới hạn rõ ràng, điều này đồng nghĩa con người vẫn rất cần thiết trong việc thiết lập mục tiêu.

Đánh giá Agent như thế nào

Do agent vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, hiện chưa có khung đánh giá toàn diện. Hiệu suất lịch sử thường được dùng làm chuẩn để đánh giá agent, nhưng chúng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nền tảng, vốn cung cấp các dấu hiệu mạnh mẽ hơn về hiệu suất của agent.

Hiệu suất trong các điều kiện biến động khác nhau: Bao gồm khả năng kiểm soát thua lỗ có kỷ luật khi điều kiện xấu đi, cho thấy agent có thể nhận diện các yếu tố ngoài chuỗi ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của giao dịch.

Minh bạch và quyền riêng tư: Cả hai đều có những đánh đổi riêng. Agent minh bạch nếu có thể bị sao chép giao dịch chủ động, về cơ bản sẽ không có lợi thế chiến lược. Agent riêng tư sẽ đối mặt với rủi ro bị rút trích nội bộ từ người sáng tạo, người này có thể dễ dàng vượt mặt người dùng của mình.

Nguồn dữ liệu: Nguồn dữ liệu mà agent truy cập là yếu tố quyết định cách agent đưa ra quyết định. Đảm bảo nguồn đáng tin cậy và không phụ thuộc quá nhiều vào một nguồn duy nhất là điều tối quan trọng.

An toàn: Có các hợp đồng thông minh đã được kiểm tra và kiến trúc giữ tiền phù hợp để đảm bảo có các biện pháp dự phòng trong các sự kiện đen, như sự kiện black swan.

Bước tiếp theo của Agent

Để mở rộng quy mô sử dụng agent, vẫn còn nhiều công việc cần thực hiện về hạ tầng. Điều này xoay quanh các vấn đề then chốt về niềm tin và thực thi của agent. Các agent tự chủ không có rào cản, đã xuất hiện các trường hợp quản lý vốn kém.

ERC-8004 ra mắt tháng 1 năm 2026, trở thành registry chuỗi đầu tiên cho phép agent tự chủ có thể phát hiện lẫn nhau, xây dựng danh tiếng xác thực và hợp tác an toàn. Đây là bước mở khóa tính khả hợp thức của DeFi, vì điểm số niềm tin được nhúng trong hợp đồng thông minh, cho phép hoạt động không cần phép giữa agent và giao thức.

Điều này không đảm bảo agent luôn hoạt động không ác ý, vì các lỗ hổng như hợp tác gian lận danh tiếng hoặc tấn công phù thủy vẫn có thể xảy ra. Do đó, vẫn còn nhiều không gian cần lấp đầy về bảo hiểm, an toàn, staking kinh tế của agent.

Khi hoạt động của agent trong DeFi mở rộng, chiến lược chen chúc trở thành rủi ro mang tính cấu trúc. Các farm lợi nhuận là ví dụ rõ ràng nhất, khi chiến lược phổ biến, lợi nhuận sẽ bị co lại. Tương tự, động thái này có thể xảy ra với giao dịch agent. Nếu nhiều agent huấn luyện và tối ưu dựa trên dữ liệu giống nhau và mục tiêu tương tự, chúng sẽ hội tụ ở các vị trí và tín hiệu thoát giống nhau.

Bài báo của CoinAlg của Đại học Cornell tháng 1 năm 2026 chính thức hóa một phiên bản của vấn đề này. Agent minh bạch có thể bị khai thác lợi thế arbitrage vì các giao dịch của chúng có thể dự đoán và bị tranh giành. Agent riêng tư tránh được rủi ro này, nhưng lại mang đến rủi ro khác, đó là người sáng tạo giữ lợi thế nội bộ và có thể khai thác giá trị nội tại qua tính không minh bạch.

Hoạt động của agent sẽ tiếp tục tăng tốc, hạ tầng xây dựng ngày hôm nay sẽ quyết định cách thức hoạt động của tài chính chuỗi trong giai đoạn tiếp theo. Khi tỷ lệ sử dụng agent tăng, chúng sẽ tự cải tiến và trở nên nhạy bén hơn trong việc thích nghi với sở thích người dùng. Do đó, yếu tố khác biệt chính sẽ nằm ở hạ tầng đáng tin cậy, và những hạ tầng này sẽ chiếm lĩnh thị trường lớn nhất.